用方法定义、初始化、返回数组的实例。

C++之数组大全初始化和赋值方法 C++之数组全能分析掌握 提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录C++之数组全能分析掌握前言 前言 C++数组必是让很多新手头疼的一件事了,本片将详细讲解数组的概念和实例代码,小白一看就恍然大悟,话不多说,开启旅程。。。 # 一、C++输入方式打印二维数组? //定义整形数组 //int arrayName[5]; //初始化数组 int arrayName[5]={10,20,30,40,50}; printf("arrayName[1]=%d\n" 阅读详情

2010-02-18


 

昨天学得可能慢了点,只是学会了java 方法与数组的简单使用。写了四个小例子,算是个总结和笔记吧。

具体的我就不啰嗦了,毕竟,最好的注释就是代码。哈哈

修改了public class method 为 public class Method  。

因为规范写法,类名首字母要大写,第二个单词首字母小写;而方法的首字母要小写,第二个单词首字母大写。

 


 

 

 

/**
 * 实例1:在主类中开辟数组,
 * 在init方法中初始化,
 * 在print方法中打印数组
 */

public class Method01
{
 public static void main(String args[])
 {
  //首先定义并开辟了一个int数组
  int i[] = new int[10] ;
  // 调用init方法就可以为数组初始化
  init(i) ;
  // 打印数组
  print(i) ;
 }
 // 声明一个方法,要求此方法可以为数组中的内容初始化内容
 // [0]--> 1、[1]--> 2
 // 把堆内存空间的内容取出,之后在方法中进行加工
 public static void init(int x[])
 {
  // 进行数组的初始化
  for (int y=0;y<x.length;y++)
  {
   x[y] = y + 1 ;
  }
 }
 // 定义第二个方法,此方法用于打印数组
 public static void print(int x[])
 {
  for (int y=0;y<x.length;y++)
  {
   System.out.println("数组["+y+"] = "+x[y]) ;
  }
 }
};

 

########################################################################################

 

 

/**
 * 实例2:在主类中调用init方法为数组定义、初始化。
 * 在init方法中开辟数组,初始化,返回主类。
 * 在print方法中打印数组
 */
 
public class Method02
{
 public static void main(String args[])
 {
  // 调用init方法就可以为数组初始化
  int i[] = init() ;
  // 打印数组
  print(i) ;
 }
 
 // 声明一个方法,要求此方法可以为数组中的内容初始化内容
 // 把堆内存空间的内容取出,之后在方法中进行加工
 public static int[] init()
 {
  // 表示数组开辟的大小
  int x[] = new int[10] ;
  // 进行数组的初始化
  for (int y=0;y<x.length;y++)
  {
   x[y] = y + 1 ;
  }
  return x ;
 }
 
 // 定义第二个方法,此方法用于打印数组
 public static void print(int x[])
 {
  for (int y=0;y<x.length;y++)
  {
   System.out.println("数组["+y+"] = "+x[y]) ;
  }
 }
};

 

 

################################################################################

 

/**
 * 实例3:在主类中赋值数组长度,调用init方法为数组定义、初始化。
 * 在init方法中动态开辟数组,初始化,返回主类。
 * 在print方法中打印数组
 */
 
public class Method03
{
 public static void main(String args[])
 {
  // 赋值数组i[]长度,调用init方法就可以为数组初始化
  int i[] = init(10) ;
  
  print(i) ;
 }
 
 // 声明一个方法,要求此方法可以为数组中的内容初始化内容
 // 把堆内存空间的内容取出,之后在方法中进行加工
 // 表示数组开辟的大小
 public static int[] init(int len)
 {
  // java和C#中的数组是可以动态开辟的,而C++好像不太好,编译器会报警出错
  int x[] = new int[len] ;
  // 进行数组的初始化
   // 表示数组开辟的大小
//大煞风景的数量减肥拉萨
  for (int y=0;y<x.length;y++)
  {
   x[y] = y + 1 ;
  }
  return x ;
 }
 // 定义第二个方法,此方法用于打印数组
 public static void print(int x[])
 {
  for (int y=0;y<x.length;y++)
  {
   System.out.println("数组["+y+"] = "+x[y]) ;
  }
 }
};

 

#############################################################################

 

/**
 * 实例4:与实例3形成对比,说明方法中的数组、变量等都是形参,只要必须满足本方法内部关系正确一致,
 *        不必和调用的主类以及其他相关方法中的对应参数一致,不影响程序功能实现。
 */
 
 
 public class Method04
{
 public static void main(String args[])
 {
  int i[] = init(10) ;
  // 调用init方法就可以为数组初始化
  // init(i) ;
  // 打印数组
  print(i) ;
 }
 // 声明一个方法,要求此方法可以为数组中的内容初始化内容
 // [0]--> 1,[1]--> 2,[2]--> 3,[3]--> 4[4]--> 5,
 // 把堆内存空间的内容取出,之后在方法中进行加工
 // 表示数组开辟的大小
 public static int[] init(int len)
 {
  // java中的数组是可以动态开辟的
  int a[] = new int[len] ;
  // 进行数组的初始化
  for (int m=0;m<a.length;m++)
  {
   a[m] = m + 1 ;
  }
  return a ;
 }
 // 定义第二个方法,此方法用于打印数组
 public static void print(int w[])
 {
  for (int k=0;k<w.length;k++)
  {
   System.out.println("数组["+k+"] = "+w[k]) ;
  }
 }
};

 

 

 

 

 

 

 

unity(2)笔记06-C#基础:方法(值参数,引用参数,输出参数,方法重载),数组(声明,初始化,赋值,for遍历,foreach遍历,数组常用方法和属性,一维、二维/多维、交错数组,参数数组) av28779788?p=51视频学习笔记 当前为-->第二部分:C#基础 方法 什么是方法 方法示例: 返回值 如下对比了两个方法,1个无返回值,1个有返回值: 注意方法内一旦遇见return,将立即(带返回值)退出方法。所以return后面的语句将不会执行。 参数列表 参数 示例,Main方法(调用)部分: 方法定义部分: ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Day08-没有具体返回值类型的方法 数组

/* Java中的有具体返回值方法本身定义 权限修饰符 静态修饰符 具体的返回值类型 方法名(形式参数列表){ //方法的业务逻辑 return 结果; } 没有具体返回值类型的方法的定义格式 像下面这个需求: 需要将直接输出在控制台的,并没有具体的返回值类型结果,定义方法...

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